Bergandengan tangan dengan Foxconn, NVIDIA membangun "pabrik AI"

Sumber artikel: Hard AI

Penulis:Wang Mei

Sumber gambar: Dihasilkan oleh Unbounded AI

Sementara Tesla berpikir untuk menghilangkan ketergantungannya pada chip NVIDIA AI dengan mengembangkan chip Dojo D1 sendiri, NVIDIA bekerja dengan Foxconn untuk membangun "pabrik AI" -

Titik jarum ke Mai Mang, keduanya akan sepenuhnya.

Menurut laporan media, Foxconn mengumumkan pada hari Rabu bahwa mereka akan menggunakan chip dan perangkat lunak NVIDIA untuk membangun pusat data baru untuk pengembangan termasuk mobil self-driving, platform robot dan model bahasa besar. **

CEO Nvidia Jensen Huang mengatakan bahwa kedua perusahaan akan bersama-sama membangun "pabrik AI" ini. **

Pada hari yang sama, Huang Jenxun, mengenakan jaket kulit hitam ikoniknya, sekali lagi muncul di Taipei untuk berbicara dengan Ketua Foxconn Liu Yongwei di pameran Hari Sains dan Teknologi tahunan Foxconn.

Jensen Huang berkata:

Jenis manufaktur baru telah muncul – produksi cerdas. **

Pusat data yang menghasilkan kecerdasan adalah pabrik AI. **

Dia menambahkan bahwa Foxconn cukup besar dan memiliki keahlian untuk membangun "pabrik AI" ini di seluruh dunia.

01 Setiap perusahaan harus memiliki "pabrik AI"

Lao Huang mengatakan bahwa pabrik AI akan membuat teknologi AI di balik mesin baru seperti mobil self-driving lebih pintar.

Di stan, Huang menunjukkan gambar yang digambar tangan yang menjelaskan bagaimana "pabrik AI" terus menerima dan memproses data dari kendaraan listrik self-driving untuk membuatnya lebih pintar.

Dia mengatakan bahwa seluruh sistem end-to-end sedang dibangun, di satu sisi, untuk membangun kendaraan listrik canggih dengan otak AI di dalamnya, memungkinkannya untuk mengemudi sendiri dan berinteraksi dengan pengemudi dan penumpang. Di sisi lain, dilengkapi dengan pembangunan pabrik AI yang mengembangkan perangkat lunak untuk mobil ini.

Katanya:

Mobil akan menjalani hidupnya dan mengumpulkan lebih banyak data. Data ini akan dikirim ke pabrik AI, yang akan meningkatkan perangkat lunak dan memperbarui seluruh armada AI ...

Di masa depan, setiap perusahaan dan setiap industri akan memiliki pabrik AI.

Menurut analisis pasar, "pabrik AI" yang disebutkan oleh Huang diperkirakan akan menjadi pesaing langsung superkomputer Dojo Tesla. **

Dojo digunakan untuk melatih jaringan saraf Tesla, yang digunakan untuk mendukung, melatih, dan meningkatkan "mengemudi otonom sepenuhnya" (FSD, sistem bantuan pengemudi Tesla). CEO Tesla Elon Musk berharap FSD pada akhirnya akan mencapai self-driving penuh sejati, yang membutuhkan daya komputasi Dojo yang kuat.

Tesla saat ini menggunakan GPU besar berbasis Nvidia, tetapi dikatakan bahwa Dojo baru dapat dibangun menggunakan chip khusus Tesla sendiri, Dojo D1.

Foxconn, pembuat ponsel terbesar Apple, telah memperluas bisnisnya dengan memasuki industri baru seperti kendaraan listrik, kesehatan digital, dan robotika. Ini berarti bahwa di masa depan, kedua belah pihak akan memasuki lebih dari sekadar mengemudi cerdas, seperti yang dikatakan Huang, untuk menerapkan pabrik AI ke berbagai industri. **

Kolaborasi antara Foxconn dan Nvidia dibangun di atas kemitraan yang diumumkan pada bulan Januari untuk mengembangkan platform kendaraan otonom yang akan memproduksi unit kontrol elektronik otomotif (ECU) berdasarkan chip NVIDIA untuk dijual ke pasar global.

Liu mengatakan Foxconn "sedang mencoba untuk berubah dari perusahaan jasa manufaktur menjadi perusahaan solusi platform." Tujuan utama Foxconn adalah meluncurkan 3 platform: kendaraan listrik pintar, kota pintar, dan manufaktur pintar. **

Pada hari yang sama, Foxconn meluncurkan van listrik baru yang disebut Model N, prototipe keenam dalam rencana promosi kendaraan listriknya. Tujuan awal perusahaan adalah untuk menangkap 5% dari pasar kendaraan listrik global pada tahun 2025 dan menghasilkan $ 33 miliar pendapatan dari pembuatan kendaraan dan komponen listrik, dengan tujuan jangka panjang untuk memproduksi hampir setengah dari kendaraan listrik dunia, yang ambisius.

Jun Seki, kepala bisnis kendaraan listrik Foxconn, mengatakan perusahaan sedang dalam pembicaraan dengan 14 pelanggan potensial dan mengatakan India dan Jepang adalah negara dengan prospek besar untuk pengembangan kendaraan listrik.

02 Kompetisi AI Data Center "Mengintensifkan"

Kemitraan ini diumumkan ketika raksasa teknologi seperti Microsoft menghabiskan banyak uang untuk membangun pusat data baru dalam upaya untuk mendapatkan keuntungan dari ledakan AI. **

Musk sebelumnya mengatakan bahwa pada akhirnya Tesla dapat menggunakan Dojo untuk menjual layanan cloud ke perusahaan lain, seperti Amazon Web Services.

Seperti Tesla, Nvidia juga tertarik untuk memasuki pasar layanan cloud. Seperti disebutkan sebelumnya, layanan cloud NVIDIA DGX Cloud adalah bukti terbaru bahwa ambisinya tidak lagi hanya tentang menjual chip.

Dalam laporan pendapatan kuartalan baru pada bulan Agustus, Nvidia mengatakan kepada investor bahwa menjual perangkat lunak ke perusahaan yang mengembangkan aplikasi AI atau VR dapat menghasilkan peluang pendapatan potensial $ 300 miliar.

Mungkin, seperti Jonathan Gray, presiden dan chief operating officer perusahaan manajemen investasi Blackstone, mengatakan pada panggilan pendapatan Juli lalu:

Ada perlombaan senjata yang dipublikasikan dengan baik yang terjadi di bidang kecerdasan buatan, dengan perusahaan teknologi besar diperkirakan akan menginvestasikan $ 1 triliun di lapangan selama lima tahun ke depan, sebagian besar di pusat data. **

Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
  • Hadiah
  • Komentar
  • Bagikan
Komentar
0/400
Tidak ada komentar
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)